A-Eye può vedere milioni di colori per una migliore automazione

I ricercatori della Northeastern hanno costruito un dispositivo in grado di riconoscere “milioni di colori” utilizzando nuove tecniche di intelligenza artificiale. “Nel mondo dell’automazione, forme e colori sono gli elementi più comunemente utilizzati attraverso i quali una macchina può riconoscere gli oggetti", dice Kar.

La svolta è duplice. I ricercatori sono stati in grado di progettare un materiale bidimensionale le cui speciali proprietà quantistiche, se integrate in una finestra ottica utilizzata per far entrare la luce nella macchina, possono elaborare una ricca diversità di colori con “altissima precisione” – qualcosa che i professionisti del settore non hanno ancora fatto. stato in grado di ottenere prima.

Inoltre, A-Eye è in grado di “riconoscere e riprodurre accuratamente i colori 'visti' con deviazione zero dai loro spettri originali” grazie, anche, agli algoritmi di apprendimento automatico sviluppati da un team di ricercatori di intelligenza artificiale, guidati da Sarah Ostadabbas, un'assistente professore di ingegneria elettrica e informatica alla Northeastern. Il progetto è il risultato di una collaborazione unica tra i materiali quantistici della Northeastern e i laboratori di cognizione aumentata.

Le macchine in genere riconoscono il colore scomponendolo, utilizzando i filtri RGB convenzionali (rosso, verde, blu), nei suoi componenti costitutivi, quindi utilizzano tali informazioni per indovinare e riprodurre essenzialmente il colore originale. Quando punti una fotocamera digitale verso un oggetto colorato e scatti una foto, la luce proveniente da quell'oggetto fluisce attraverso una serie di rilevatori con filtri davanti a loro che differenziano la luce in quei colori RGB primari.

Puoi pensare a questi filtri colorati come a imbuti che incanalano le informazioni visive o i dati in caselle separate, che poi assegnano "numeri artificiali ai colori naturali", afferma Kar.

"Quindi, se lo scomponi in tre componenti [rosso, verde, blu], ci sono alcune limitazioni", afferma Kar.

Invece di utilizzare filtri, Kar e il suo team hanno utilizzato “finestre trasmissive” realizzate con l’esclusivo materiale bidimensionale.

"Stiamo facendo in modo che una macchina riconosca il colore in un modo molto diverso", afferma Kar. “Invece di scomporla nelle sue principali componenti rosse, verdi e blu, quando una luce colorata appare, ad esempio, su un rilevatore, invece di cercare solo quelle componenti, stiamo utilizzando l’intera informazione spettrale. Inoltre, utilizziamo alcune tecniche per modificarli, codificarli e archiviarli in diversi modi. Quindi ci fornisce una serie di numeri che ci aiutano a riconoscere il colore originale in modo molto più univoco rispetto al modo convenzionale”.

Materiali oggi – Riconoscimento del colore altamente accurato e senza dispersione utilizzando materiali 2D eccitonici e apprendimento automatico

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La dispersione è accettata come un passaggio fondamentale necessario per analizzare la luce a banda larga. Il riconoscimento del colore da parte dell'occhio umano, la sua riproduzione digitale da parte di una fotocamera o l'analisi dettagliata da parte di uno spettrometro utilizzano tutti la dispersione; è anche una componente intrinseca del rilevamento del colore e della visione artificiale. Qui presentiamo un dispositivo (chiamato occhio artificiale o A-Eye) che riconosce e riproduce accuratamente i colori testati, senza alcuna dispersione spettrale. Invece, A-Eye utilizza N = 3–12 finestre trasmissive ciascuna con caratteristiche spettrali uniche derivanti dalla trasmittanza a banda larga e dalle caratteristiche di picco eccitonico dei dichalcogenuri di metalli di transizione 2D. La luce colorata che passa attraverso (e viene modificata da) queste finestre e incide su un singolo fotorilevatore ha generato diverse fotocorrenti, che sono state utilizzate per creare un database di riferimento (set di addestramento) per 1337 colori “visti” e 0.55 milioni di colori “non visti” sintetizzati. "Osservando" i colori di prova modificati da queste finestre, A-Eye può riconoscere e riprodurre accuratamente i colori "visti" con deviazione pari a zero rispetto ai loro spettri originali e i colori "non visti" con solo una deviazione media di circa 1%, utilizzando l'algoritmo k-NN . A-Eye può migliorare continuamente la stima del colore aggiungendo eventuali ipotesi corrette al proprio database di addestramento. L'accurato riconoscimento del colore di A-Eye dissipa l'idea che la dispersione dei colori sia un prerequisito per l'identificazione del colore e apre la strada a un riconoscimento del colore ultra affidabile da parte di macchine con complessità ingegneristica ridotta.